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重新处理法是一种统计分析技术，它对原始数据进行重新分析，以获得更有价值的信息。主要目的是对已有的数据进行深入研究，获得更多有价值的信息，从而使决策更易于实施。重新处理法的主要要点如下：

1. 数据格式化：数据格式化是重新处理法的基础，它是将原始数据转换为可以被处理的形式，使其能够被计算机系统识别和处理。

2. 数据分析：在数据格式化的基础上，对数据进行深入分析，通过抽取有用信息，查看结果，找出重要的特征，从而得出结论。

3. 模型应用：根据数据分析的结果，应用不同的模型，比如回归分析，决策树或人工神经网络等，对数据进行预测和分析，从而有效地解决问题。

4. 得出结论和实施：通过对分析数据的结果，得出相应的结论，然后根据结论，采取相关措施，从而获得有效的结果。

拓展知识：另一种统计分析技术是数据挖掘，它是一种从大量的数据中发掘特定信息的技术。相比于重新处理法，数据挖掘更多的是从原始数据中发掘未知的模式和知识，以帮助决策者进行更明智的决策。